ChatGPT是基于GPT系列大模型开发出来的一个对话场景的 Demo，它已经让我们见识到了大模型的威力。它可以通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。但有些资本和开发者的胃口不满足于此，慢慢的开始尝试“突破” AI 的边界了，让它来取代大部分人类工种的工作，这样想想都非常害怕，这样下去多少人会面临失业，多少人会还不起各种贷款（车贷，房贷）......

　　关于ChatGPT，小编前后收集了非常多的ChatGPT资源、开源项目和工具，有大部分资本和开发者都靠着ChatGPT来发财致富，接下来看看：

　　今天小编继续分享10个AI黑科技开源项目，希望对大家起到一定的帮助，让大家多了解AI相关的知识点，说不定就让你找的发财的灵感，从此实现财务自由了。到那时候，别把小编我忘记了就行了。

　　这不是空穴来风，最近一个名为 AutoGPT 的研究开始走进大众视野。特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 也为其大力宣传，并在推特赞扬：「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」

　　Auto GPT是一个实验性开源应用程序，展现了GPT-4语言模型的功能。该程序由GPT-4驱动，将LLM“思想”链接在一起，以自主实现您设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首批例子之一，Auto GPT突破了人工智能的极限。

　　具体来说，AutoGPT 相当于给基于 GPT 的模型一个内存和一个身体。有了它，你可以把一项任务交给 AI 智能体，让它自主地提出一个计划，然后执行计划。此外其还具有互联网访问、长期和短期内存治理、用于文本生成的 GPT-4 实例以及使用 GPT-3.5 进行文件储备和生成摘要等功能。AutoGPT 用处很多，可用来分析市场并提出交易策略、提供客户服务、进行营销等别的需要连续更新的任务。

　　正如网友所说 AutoGPT 正在网络上掀起一场风暴，它无处不在。很快，已经有网友上手实验了，该用户让 AutoGPT 建立一个网站，不到 3 分钟 AutoGPT 就成功了。期间 AutoGPT 使用了 React 和 Tailwind CSS，全凭自己，人类没有插手。看来程序员之后真就不再需要编码了。

　　Bito是继前一阵非常火的Github Copilot、Cursor、CodeWhisperer等AI智能编程产品之后，其号称比ChatGPT快10倍的又一智能编程辅助软件，今天就来聊一聊它到底有多强大，能给我们程序员带来什么不一样的体验和改变。 （最重要的是免费且不需要魔法即可使用）

　　Bito是一款建立在OpenAI和ChatGPT模型之上的人工智能编程辅助软件，Bito AI能够在一定程度上帮助研发人员大幅度的提高工作效率。它是一个功能齐全的工具，同时使用和ChatGPT相同的模型，它可以让您的开发工作效率提高10倍，并每天节省一个小时的时间。

　　Bito AI是一种通用的AI助手，开发的人能向其提出任何技术问题，通过自然语言提示生成代码，并获得现有代码的反馈。以下是Bito AI 编程助手可以辅助我们完成的一些能力。

　　生成代码：向Bito提出任何语言的代码生成请求，并猎取自然语言提示。（例如，编写一个Java函数来将数字从一种进制转换为另一种）

　　指示语法：询问任何技术指示的语法。（例如，“如何设置git的全局变量？”）

　　Hugging face 起初是一家总部在纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在github上开源了一个Transformers库，聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。目前已经共享了超100,000个预训练模型，10,000个数据集，变成了机器学习界的github。

　　其之所以能轻松的获得如此巨大的成功，一种原因是让我们这些甲方企业的小白，尤其是入门者也能快速用得上科研大牛们训练出的超牛模型。另一方面是，这种特别开放的文化和态度，以及利他利己的精神特别吸引人。huggingface上面很多业界大牛也在使用和提交新模型，这样我们就是站在大牛们的肩膀上工作，而不是从头开始，当然我们也没有大牛那么多的计算资源和数据集。

　　在国内huggingface也是应用十分普遍，一些开源框架本质上是调用transfomer上的模型进行微调（当然也有很多大牛在默默提供模型和数据集）。很多nlp工程师招聘的条目上也明摆着要求熟悉huggingface transformer库的使用。

　　可定制性：Open Assistant为第三方服务提供了定制选项和集成，使开发者可以依据他们的需要定制功能。这个功能在ChatGPT中并不存在。

　　用户界面/集成：开放式助手提供了API、webhooks和其他整合方法，使对话式人工智能更容易嵌入到不同的应用程序中。

　　除了 Auto-GPT，还有一个像突破人工智能边界的开源项目：AgentGPT ，这个被誉为网页版的 Auto-GPT，无需安装可以直接使用。

　　你想要做一件事，不知道怎么下手，交给 AgentGPT 就好了，它会自己“思索、决策”，最终输出一个可行性报告。

　　AutoGPT和AgentGPT都是自然语言处理技术中的语言生成模型，能够适用于生成文本、回答问题、自动翻译等任务。

　　AutoGPT是广州大学的实验室团队开发的一个预训练语言生成模型，它采纳了Transformer的架构，使用Transformer-XL对其进行扩展。该模型可以自动完成摘要生成、推举系统和对话生成等任务，性能表现非常优秀。

　　AgentGPT是OpenAI公布的一种基于语言模型的人工代理，能够准确的通过特定场景的要求，生成合适的回答，例如电子商务中的自动客服回复、财务报告里的业务建议等。该模型基于类似于GPT-2的语言模型，结合强化学习的方法来训练模型，达到了较高的任务成功率。

　　总的来说，AutoGPT和AgentGPT都是很强大的自然语言处理模型，它们能有效地解决文本生成和智能问答等问题。虽然它们的使用方式可能会不一样，但它们都能够为AI应用提供有力的支持。

　　翻译输入的中文提示词到英文（因为 Midjourney 仅支持英文提示词）

　　Alpaca 是由 Meta 的 LLaMA 7B 微调而来的全新模型，仅用了 52k 数据，低成本训练，性能约等于 GPT-3.5，是一个不错的 GPT 3.5 平替开源项目，目前该开源项目已经获得了 22.4k 的 Star。

　　这是斯坦福羊驼项目的回购，该项目旨在构建和共享遵循LLaMA模型的指令。回购包括：

　　注：官方感谢社区对斯坦福羊驼的反馈和对我们研究的支持。我们的现场演示暂停，直至另行通知。

　　使用和许可声明：羊驼仅供研究使用。数据集为CC BY NC 4.0（仅同意非商业用途），使用数据集训练的模型不应用于研究目的之外。重量差异也是CC BY NC 4.0（仅同意非商业用途）。

　　为GPT/GLM提供图形交互界面，特别优化论文阅读润色体验，模块化设计支持自定义快捷按钮&函数插件，支持代码块表格显示，Tex公式双显示，新增Python和C++项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持清华chatglm等本地模型

　　使用 MidJourney（最火爆的 AI 画图工具） 时，可以借鉴这个开源项目，该项目梳理了常用提示词和样式作为参考，非常详细！

　　一台电脑,一个键盘,尽情挥洒智慧的人生;几行数字,几个字母,认真编写生活的美好;

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